Aplicações de ferramentas de aprendizado de máquina em radioterapia

Resumo

A radioterapia moderna entrega altas doses de radiação aos volumes alvo do tratamento, poupando os tecidos sadios envolvidos. Para isso, diversos softwares são aplicados desde a consulta inicial do tratamento, passando pelo seu planejamento, aplicação e finalmente chegando ao acompanhamento dos resultados. Falhas ao longo deste processo podem resultar em graves erros, comprometendo inclusive a vida de pacientes envolvidos. Dessa forma, baseando-se nos amplos bancos de dados desses sistemas computadorizados, cria-se um ambiente perfeito para a aplicação de ferramentas de inteligência artificial. Nesta linha, este projeto, pretende desenvolver modelos para a predição de resultados de aprovação na análise gamma do controle de qualidade dos planos de tratamento de IMRT dos pacientes tratados com radioterapia, usando aprendizado de máquina e informações quantitativas sobre a complexidade do plano de tratamento, extraídas automaticamente do sistema de planejamentos do tratamento. Além disso, é consenso na área que a verificação das distribuições de dose a serem entregues aos pacientes é necessária e que sua medida em três dimensões seria muito adequada. O principal dosímetro para esta finalidade é o dosímetro gel, mas seu uso ainda é restrito na prática clínica. A fim de facilitar o fluxo de trabalho na dosimetria gel e poupar tempo envolvido na etapa de calibração do dosímetro, este projeto também visa aplicar aprendizado de máquina para automatizar o processo de calibração desse dosímetro. A curva de resposta dos dosímetros seria predita baseada nas características quantitativas das imagens adquiridas da amostra de gel não irradiado. (AU)